利用矢量锋生函数对一次暴雨过程的分析探讨

对在江淮流域发生的一次暴雨过程观测资料计算矢量锋生函数，并用其对该过程进行了诊断分析，发现矢量锋生函数与江淮梅雨锋暴雨落区的发生移动有较好的对应关系，进而讨论了用矢量锋生函数作锋面强降雨天气预报的可能性。     

副高断裂前后四川盆地一次暴雨过程的比较分析

利用NCEP1°×1°6 h再分析资料,对副热带高压与西风槽典型环流形势配合下发生的一次四川区域性暴雨过程的不同阶段进行对比分析。结果表明,前期暴雨天气过程,其动力条件占到了主导地位,具有明显的经向垂直环流圈和垂直上升运动支,而在副高断裂后较强冷空气作用下,在副高边缘发生的区域性暴雨过程受西风带槽前的能量锋区影响,动力强迫作用和热力强迫作用激发的次级环流,进一步加强了四川盆地垂直运动的发展;冷空气作用前期的暴雨过程和冷空气进入后副高边缘发生的区域性暴雨过程中暴雨区域内的假相当位温均强于高层,大气处于对流性不稳定层结状态,对四川盆地暴雨的增强也起了不可忽视的作用,但由副高控制到副高逐渐断裂,湿位涡的斜压扰动是逐渐增强的过程,导致倾斜垂直涡度发展,激发更为强烈的上升运动;副高与西风槽环流形势相配合的暖区暴雨过程水汽主要来自中低层孟加拉湾;而副高断裂后发生在副高边缘的区域性暴雨过程,水汽主要来自850hPa层南海和孟加拉湾,从对流层中到低层,四川盆地东部恰恰是冷暖气流的交汇处,偏南气流将海上充沛的水汽输送到盆地东部,为暴雨的发生提供充足的水汽条件,并与对流层低层秦岭附近的东北冷气流交汇。     

智能网格预报产品在大兴安岭暴雪天气中的释用分析

本文利用MICAPS4.1平台上的高空、地面、智能网格预报、集合预报等数值预报产品,对2018年10月26-28日发生在黑龙江省大兴安岭地区的一次区域性暴雪天气过程形成机制进行探讨。结果表明:高空槽后强冷空气与槽前西南暖湿气流在大兴安岭上空交汇,导致暖锋锋生,地面暖锋与低空暖式切变相互作用形成暴雪天气。暴雪的主要触发系统就是超极地冷空气促使高空槽强烈发展切涡,≥20m·s^-1的西南低空急流作为水汽输送带,为暴雪区提供了充足的水汽来源;垂直上升运动中心和散度辐合辐散中心耦合且加强,为暴雪提供了强有力的动力抬升条件,有利于上升运动的增强发展。智能网格预报产品对这次大兴安岭暴雪天气的落区、降水量级以及强降雪的时段,都预报的比较准确。     

2009年6月28-30日湖北区域性大暴雨诊断分析

利用NCEP资料、LAPS产品、地面自动站资料及卫星资料和多普勒雷达拼图资料,对2009年6月28—30日湖北区域性大暴雨过程的环流背景与动力、热力、水汽条件等进行了诊断分析。结果表明：此次过程是在贝加尔湖低槽东移、副热带高压加强西伸北抬、西南急流发展、低层切变线南压和低涡东移的条件下发生的;低空急流的发展使大气强烈转暖,低层辐合与正涡度、高层辐散与负涡度及其相互配合,为暴雨发生发展提供了有利的热力和动力条件;冷空气南下在高温高湿的长江流域形成锋区以及西南急流加强,不仅向暴雨区提供了充沛水汽,还与切变加强、低涡东移共同造成能量锋区锋生,沿低层θse能量锋区及切变线有多个对流云团和强回波生成引发区域性强降水。     

双多普勒雷达风场反演对一次后向传播雷暴过程的分析

利用常规观测、雷达和加密自动站资料,对2013年9月13日上海地区的一次以后向传播为主要特征、伴有强降水和大风的强对流过程进行了分析,并采用双多普勒雷达风场反演等技术,对其形成的环境条件及后向传播机制进行了研究。由于上海连续多日处在副热带高压(副高)西北侧边缘,具备了充足的水汽和较强的不稳定条件,地面辐合线在上海北部触发了初始对流,其出流与地面风场的辐合在西南侧不断触发出新的对流单体,出现了与引导气流相反、指向西南方向的雷暴传播矢量,当单体的新生传播速率大于引导流速率时,雷暴整体产生了与引导气流相反的后向移动。针对该后向传播机制的研究表明:对流单体强下沉运动形成的阵风锋在其西南方向与环境西南风辐合,并与该处原有的地面辐合线碰撞造成更强烈的上升气流,触发新的单体生成,新单体发展成熟后产生强降水和强下沉运动,加强和维持了其西南侧的阵风锋,使得阵风锋向西南方向推进并继续触发新单体生成;风场反演的垂直运动分布和演变也显示了多个对流单体从东北向西南依次表现出消散、成熟和新生阶段的特征。因此,本次过程中形成了"雷暴单体新生发展—成熟后缓慢东北向移动—产生强降水、下沉运动和大风在其西南侧触发新单体"的循环;向西南方向推进的地面阵风锋与原有的地面辐合线共同形成了雷暴西南侧局地锋生区,与新生对流区的位置一致,是该次过程后向传播的主要原因。     

滇黔准静止锋锋区前后天气要素分布特征

利用Micaps常规地面观测资料,分析2001—2003年滇黔准静止锋的锋区前后总云量、风速、低云量、相对湿度、温度等天气要素的差异。结果表明：Ⅰ型静止锋锋区前后云量差异不明显,其余3种类型均是锋前总云量和低云量低于锋后;4类静止锋锋前的相对湿度低于锋后,而温度则相反,是锋前高于锋后,其中Ⅳ型静止锋锋区前后气温明显高于其余类型的静止锋,且锋区两侧的温差明显低于其余类型的静止锋;Ⅰ型、Ⅳ型锋前的南风较北风强,而Ⅱ型、Ⅲ型锋区两侧的风相当。     

基于深度卷积神经网络的阵风锋识别算法

阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。     

一次梅雨锋暴雨云物理特征的数值模拟研究

利用中尺度数值模式MM5(V3.6),选用模式中不同的显式云物理方案,对2003年7月4-5日发生在江淮流域的梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟,并根据模拟结果对造成此次暴雨过程的对流云团的微物理特征进行了分析.研究结果表明:(1) 具有详细云物理过程的中尺度模式MM5对短时强降水过程具有较好的模拟能力,提高MM5模式的分辨率,可以更好地模拟短时梅雨锋暴雨过程,模式中的Goddard云物理方案的模拟结果要优于Reisner方案和Schultz方案.(2) 梅雨锋对流云团是一种复杂的固、液、气三相混合体结构,在云体区域内的平均质量密度分布中,水汽的质量密度最大,其次是霰,而冰晶、雪、云水和雨水的质量密度较小且数值大小彼此接近,各种相态粒子质量密度峰值出现的高度随时间无明显变化.雨水、云冰和霰的质量密度随时间演变规律与地面降水强度的变化特征相一致,近地面层水汽密度随时间的演变规律比地面降水强度提前1-2个小时,水汽通量的辐合对暴雨时段内水汽的补充和维持起到了重要的作用.(3) 除了最基本的云水向雨水转化的云微物理过程之外,此次降水过程还显示,在中层500-700 hPa范围内雪、冰晶等冰相粒子首先转化为霰粒子,而霰和云水的结合进一步加速(剧)云水向雨水的转换,成为短时特大暴雨形成不可或缺的动力机制,云物理过程中的相变潜热与对流运动的正反馈机制是促进暴雨维持和发展的最重要热力因子.     

一次冬季锋面暴风雪天气过程的斜压边界层特征的观测分析

对STORM-FESTIOP17一次冬季锋面暴风雪天气过程的斜压边界层结构演变及特征进行了分析。发现：暖湿空气沿锋面抬升凝结成云，产生降水过程中释放的大量潜热显著增加锋两侧的水平温度差异，产生锋生。与锋生相伴，在锋前产生低空急流和高空急流。当锋生至最强时，锋两侧温差可达20K，锋前低空急流开始减弱，锋后低空急流增强，锋后冷平流开始主导锋两侧的环流系统。该冷平流削弱锋两侧的温度水平梯度，产生锋消作用。对这次锋面斜压对流边界层的湍流特征分析表明：在边界层之上切应力wv明显增大；湍能收支分析表明在边界层之上的风切变产生项很强，即大尺度天气系统有利于斜压对流边界层的发展，边界层内各量充分混合。这次冬季锋面暴风雪天气过程，冷锋前的低空南风急流从墨西哥湾携带来的充足水汽及锋区边界层大气的强斜压性是其产生的关键因子：冷锋过后，大尺度高空急流的作用更有利于对流边界层的充分发展。     

完全Q矢量的引入及其诊断分析

参照准地转Q矢量推导，考虑天气系统发展的主要热力强迫因子－非绝热加热作用，引出考虑非绝热效应的完全Q矢量的概念，并应用于实例分析。结果表明，完全Q矢量能较清楚地揭示暴雨天气系统的演变；考虑了湿过程的完全Q矢量在暴雨的诊断过程中显示了更大的优越性；定性而言，完全Q矢量散度的辐合中心或辐合线、散度场和锋生函数场有助于确定暴雨的落区，暴雨区正好落在低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心之间；定量而言，低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心大小对暴雨强度有显著的指示作用。因而在暴雨的诊断和预报过程中完全Q矢量散度和锋生函数是两个重要的参数。